Системный подход к анализу региональных природно-промышленных структур

СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К АНАЛИЗУ РЕГИОНАЛЬНЫХ ПРИРОДНО-ПРОМЫШЛЕННЫХ СТРУКТУР (НА ПРИМЕРЕ ДОНБАССА И ТКИБУЛИ-ШАОРСКОГО МЕСТОРОЖДЕНИЯ)

В современных условиях быстро меняющихся экономических, политических и других факторов значительно возросла цена ошибок в управлении организационными системами (административными образованиями, крупными предприятиями и т. п.). Все подобные системы включают как природные, так и технические объекты, а параметры их функционирования существенно зависят от пространственного расположения и от времени. Такие системы называются промышленно-природными комплексами (ППК).

Экспериментальные воздействия на ППК по многим причинам (ограниченные временные рамки, опасность необратимых изменений, высокая стоимость и др.) обычно невозможны или нежелательны, поэтому основным методом изучения и прогнозирования поведения ППК служит моделирование.

Моделирование таких объектов с достаточной для получения практически значимых результатов многосторонностью заставляет рассматривать их как сложные пространственные динамические системы с переменной структурой, множественными внешними и внутренними связями, учитывать разнообразные информационные, финансовые, материальные, энергетические потоки, предусматривать анализ последствий изменения структуры объекта, критических ситуаций и т. п.

Любое управленческое решение в конечном счете сводится к поиску и выбору той или иной альтернативы из множества допустимых воздействий на ППК. ППК включают в себя как природные, так и технические объекты. Каждый такой объект может представлять собой многоуровневую систему подобъектов, связанных различными сигналами, которые моделируются потоками данных и трактуются как ресурсы, используемые и/или расходуемые объектами в ходе их функционирования. Изменения ресурсов внутри объектов описываются некоторым набором процедур или функций, именуемых процессами. Для анализа поведения ППК и сравнения различных наборов значений ресурсов между собой обычно используются один или несколько критериев качества — функционалов, определенных на тех или иных наборах ресурсов. В терминах теории управления и общей теории систем сигналы, которыми обмениваются объекты, обычно удается интерпретировать как возмущающие воздействия (побочные и/или нежелательные результаты функционирования процессов), и управления, используемые для формирования желаемого поведения объекта. Принципиальное различие между природными и техническими объектами состоит в том, что структура и поведение первых непосредственно не зависят от воли человека, в том числе лица, принимающего решения, особенно когда это касается улучшения жизнедеятельности таких объектов. Управление техническими объектами исследуется на уровне принятия решений об изменении (или сохранении) их структуры в зависимости от общего состояния и имеющихся тенденций развития ППК, цель моделирования состоит в поиске (для заданного набора альтернатив) предпочтительной структуры реализации технических объектов, обеспечивающей требуемые характеристики их функционирования при приемлемом состоянии природных объектов.

Для предлагаемого подхода фундаментально важна возможность интегрирования в единую среду моделирования моделей компонентов объекта, построенных разными группами исследователей в разное время и, соответственно, имеющих различные динамические параметры (шаг дискретности, порядок модели и т. д.) и даже различные принципы внутренней организации (например, чисто логические, автоматные и аналитические модели). В рассматриваемой области такой подход обеспечивает еще и возможность реализации ставшей уже стандартной для прикладных систем искусственного интеллекта стратегии ускорения внедрения программных продуктов путем разработки «быстрых прототипов»: при отсутствии или неполной готовности модели того или иного компонента объекта исследования эта модель может быть заменена набором экспертных правил, чтобы не тормозить сопровождение всей системы. Кроме того, принципиальная неполнота знаний о сложных объектах существенно ограничивает применимость классических аналитических моделей и требует создания средств формализации экспертных знаний и их непосредственного использования в программной системе моделирования. Поэтому в современном моделировании существенно возросла роль такого понятия, как концептуальная модель предметной области. В отличие от процедурных моделей, основой этой модели является не алгоритмическая модель передачи и преобразования данных, а декларативное описание структуры объекта и взаимодействия его составных частей. В модели определяются элементы исследуемой предметной области и описываются отношения между ними, которые задают структуру и причинно-следственные связи, существенные в рамках проводимого исследования. При конструировании такой модели закладываются допустимые альтернативы структуры исследуемого объекта, для чего при его декомпозиции используются отношения классификации. Сопоставление возможных альтернатив с целью поддержки принятия решения о выборе одной из структур реализации объекта исследования в системе ситуационного моделирования производится на основе развития ситуационного подхода.

Ситуационная система моделирования базируется на интегрированной концептуальной модели нестационарного промышленно-природного комплекса, допускающей равноправное использование данных, полученных от расчетных модулей, встроенных экспертной системы и ГИС. Система ориентирована на автоматизацию всех этапов моделирования, широкое применение экспертных знаний, использование ГИС-технологии не только для графического представления составных частей объекта, постановки задачи и представления результатов моделирования, но и для выполнения пространственно-зависимых расчетов.

Для комплексного информационного обеспечения задач по рациональному использованию природно-ресурсного потенциала Донецкого региона и его устойчивого развития необходимо создать модель слоистой структуры горного массива. Эффективный прогноз процессов формирования и изменений в горном массиве под влиянием динамики напряженных и нарушенных состояний пластов в неоднородной среде возможен при наличии региональной базы данных, исследованных закономерностей изменения напряженного устойчивого состояния слоистой структуры горного массива, разработанной 4D модели пластовой структуры горного массива с использованием методов ГИС технологий и неогеографии.

Зависимость между значением начальной энергии системы и поведением градиента вертикального смещения (рис.1), позволяет получать информацию о поведении напряжений внутри горного массива.

Для пространственного моделирования подработки поверхности горными выработками, а также для моделирования слоистой структуры горного массива возможно использование программного обеспечения «Геософт», разработанного в Донецком национальном техническом университете. Комплекс программных средств обеспечивает построение трёхмерных моделей земной поверхности, её подработки горными выработками, геологических нарушений, визуализацию объектов в различных ракурсах.

Рис. 1. Слоисто — нарушенная структура горного массива.

Рис. 2. Моделирование отработанного пространства.

Рис. 3. Моделирование провалов поверхности.

Рис. 4. Модель добычного блока.

Промышленный век принес человечеству немало благ, связанных с бурным развитием научно-технического прогресса, и в то же время поставил жизнь на Земле на грань экологической катастрофы. Донбасс и Ткибули-Шаорское месторождение являются крупнейшими промышленными регионами, и в то же время — наиболее неблагоприятными в экологическом отношении. Для решения задач системы жизнеобеспечения регионов возникла необходимость создания современной информационно-телекоммуникационной среды с возможностью предоставления широкого спектра услуг в интересах населения, бизнес-структур и органов государственного управления.

Проект «4Д Донбасс» представляет собой многослойную модель, одним из слоев которой является «Геодонбасс». Целью исследований этого слоя является возможность прогнозирования устойчивости региональной природно-промышленной системы, разработка и внедрение региональной аналитической геоинформационной системы с базой данных всестороннего мониторинга техногенной и экологической безопасности Донецкого региона, предоставление информации для поддержки принятия оптимальных управленческих решений хозяйствующим субъектам. Аналогический подход приемлем для Ткибули-Шаорского месторождения с целью обеспечения комплексного мониторинга техногенной и экологической безипасности северо-западного региона Грузии, для решения управленческих задач данного региона.

В рамках этого слоя предложена математическая модель горного массива, позволяющая изучать динамику его эволюции и производить количественные расчеты напряженно-деформированного состояния массива, а также использовать их для прогнозирования газодинамических явлений в угольных шахтах. Рассматривается влияние внешнего потенциала (гравитационное воздействие внешних источников) и внутреннего потенциала Земли, которые воздействуют на земную кору и формируют напряженные состояния в горном массиве. Рассматриваемую математическую модель горного массива можно считать универсальной. При задании соответствующих геометрических параметров и краевых условий, эту модель можно использовать при исследованиях динамики горных массивов в любой области земного шара.

В последние годы определён новый аспект в интерпретации геофизических полей, а именно — их изучение в качестве экологического фактора. Методика исследований сводится к установлению всего спектра пространственно-временных величин физических полей Земли, к выявлению корреляционных зависимостей между ними, а также поиску механизмов их взаимосвязи и взаимовлияния.

Математические модели горного массива, которые используются в горной геомеханике, являются в основном качественными и не дают количественной оценки геофизических процессов. Решение на количественном уровне проблем геофизической экологии является актуальным вопросом современной науки и для этого необходим новый подход к построению математических моделей.

Результаты исследований отдельных слоев модели интегрируются в единую региональную базу данных, которая будет использована в прогнозировании устойчивости всей региональной природно-промышленной системы. Результаты прогноза могут широко использоваться в угольной промышленности, транспортном хозяйстве, эксплуатации нефтяных и газовых трубопроводов, экологии, жилищно-коммунальном хозяйстве, градостроении, прогнозировании чрезвычайных ситуаций.

Кроме оценки устойчивости ППК и его составляющих критериям математической модели, используется коэффициент системности, который позволяет не только оценивать состояние системы (устойчивое или сильно неустойчивое), но и определять факторы, которые на выделенных временных интервалах влияют на устойчивость системы (или ее составляющих).

Коэффициент системности является универсальным, т. е. может работать с базами данных различных направлений (геофизическими, экономическими, социальными и т. д.).

Объекты ТЭК в условиях рыночной системы прежде всего просчитывают свои хозяйственные риски, в то же время техногенные, экологические (природные) риски чаще всего игнорируются. Однако само по себе представление таких категорий рисков в денежном выражении может коренным образом изменить отношение к экологическим проблемам на предприятиях ТЭК. Поэтому основа регулирования безопасности в техногенной сфере должна базироваться на экономических оценках, ведь в условиях рыночных отношений главную роль играет взаимодействие критериев «стоимость — эффективность» .

Статья посвящена актуальной теме: исследованию устойчивости топливно-энергетического комплекса на уровне региона, что во многом определяет энергетическую безопасность стран. Это предлагается осуществить путем создания формальной модели ТЭК и ее исследования на устойчивость. Однако, создание такой модели представляет собой определенные трудности из-за большой размерности данных, их неполноты (фрагментарности) и зашумленности, высокой динамичности предметной области в условиях экономики переходного периода. Решение данной проблемы возможно путем развития методов системного анализа для обеспечения устойчивости функционирования природных систем.

Бойков С.А., Олейник А. Г., Пронин С. А., Фридман А. Я., Фридман О.В. Комплексное имитационное моделирование региональных природно-промышленных систем // Север-2003: Проблемы и решения. — Апатиты: КНЦ РАН, 2004. — С.237−247.

Гершенкоп А.Ш., Скороходов В. Ф., Хохуля М. С., Олейник А. Г., Фридман А.Я. Математическое моделирование стационарных систем в процессах разделения минеральных комплексов // Обогащение руд, 2001, № 6. — С.35−39.

Путилов В.А., Олейник А. Г., Фридман А.Я. Информационные технологии в обеспечении устойчивого развития // Наука и бизнес на Мурмане: Научно-практический журнал.-Мурманское кн. изд-во, 1997, № 3(4).-Т.3: Проблемы устойчивого развития Мурманской области. — (Экономика и рынок). — С.43−47.

Яковлев С.Ю., Рыженко А.А. Концептуальная модель системы поддержки принятия решений по управлению промышленно-экологической безопасностью градообразующего предприятия // Моделирование и анализ безопасности и риска в сложных системах: Тр. межд. науч. школы МАБР-2003, 20−23 авг. 2003 г., Санкт-Петербург. — СПб.: Изд-во СПбГУАП, 2003. — С. 424−430.

8. Приходько С. Ю., Полякова Л. П., Скаженик В. Б. Перспективы применения ГИС-технологий в региональном управлении Донбасса// Збірник наукових праць Донецького державного університету управління.-Донецьк-2010, т. XI, серія «Технічні науки», в.158 — с.178−187.